Navboost - AIOSEO

Navboostは、Googleが2000年代初頭に立ち上げたアルゴリズムで、同じウェブサイト内のページからそのページにリンクしているリンクのアンカーテキストと周囲のコンテキストに基づいて、ウェブページの関連性と重要性を判断するために使用されました。

このアルゴリズムは、サイトの内部リンク構造によって重要と見なされたウェブページのランキングを向上させるために使用されました。

Navboostの背後にある考え方は、ウェブページが同じウェブサイト内の他のページから説明的なアンカーテキストを使用して頻繁にリンクされている場合、そのトピックに関するサイト上の重要なページである可能性が高いというものでした。

たとえば、ウェブサイト上の多くのページが特定の製品名をアンカーテキストとして使用して特定の製品ページにリンクしている場合、Navboostはその製品ページをその製品名に関連する検索にとって非常に重要であると見なします。

しかし、NavboostはGoogleが引き続き使用しているシステムの名前でもあります。

このシステムは「過去のクエリに対して発行された過去のクリックを記憶」し、「ユーザーデータでトレーニング」されています。[出典: USA vs. Google]

クリックシグナル

Googleの「クリックチーム」のメンバーからの履歴書には、Navboostについて次のように書かれています。「これはすでにGoogleの最も強力なランキングシグナルの1つです。現在の作業は、新しいnavboostデータの構築における自動化、新しさ、およびアンチグランドファーリング、そしてインプレッションと表示バイアスを考慮に入れたユーザー行動の改善されたモデルの構築にあります。」

そして、iPullRank.comのCEOであるマイケル・キングは、次のように述べています。「実際には、Navboostにはクリックシグナルに完全に焦点を当てた特定のモジュールがあります。これらのクリックベースの測定の多くは、インデックス作成シグナルに関連する別のモジュールにも見られます。測定の1つは、特定のドキュメントへの「最後の良いクリック」の日付です。これは、コンテンツの減衰（または時間の経過に伴うトラフィックの損失）も、SERP位置に対して期待されるクリック数を生成しないランキングページの結果であることを示唆しています。」

Navboostは、数千ものリークされたGoogle検索APIドキュメントのRand Fishkinの分析で際立っています。

SEOコンサルタントのダン・テイラーは、「明確でよく構造化されたナビゲーションとユーザーフレンドリーなデザインを持つウェブサイトは、Navboostの恩恵を受け、Googleは正確なナビゲーション結果を強調しています。」とアドバイスしています。